Point Attention 代码
时间: 2023-07-23 16:15:00 浏览: 47
以下是 PyTorch 中实现 Point Attention 的代码:
```python
import torch
import torch.nn as nn
class PointAttention(nn.Module):
def __init__(self, hidden_size):
super(PointAttention, self).__init__()
self.hidden_size = hidden_size
self.linear_in = nn.Linear(hidden_size, hidden_size, bias=False)
self.linear_out = nn.Linear(2 * hidden_size, hidden_size, bias=False)
def forward(self, decoder_hidden, encoder_outputs):
# decoder_hidden: [batch_size, hidden_size]
# encoder_outputs: [batch_size, seq_len, hidden_size]
batch_size, seq_len, hidden_size = encoder_outputs.size()
decoder_hidden = decoder_hidden.unsqueeze(1).repeat(1, seq_len, 1)
encoder_outputs = self.linear_in(encoder_outputs)
attn_scores = torch.sum(decoder_hidden * encoder_outputs, dim=2)
attn_weights = torch.softmax(attn_scores, dim=1).unsqueeze(2)
context = torch.sum(attn_weights * encoder_outputs, dim=1)
output = torch.relu(self.linear_out(torch.cat([context, decoder_hidden], dim=2)))
return output
```
上述代码实现了一个 Point Attention 的模块,接受两个输入:decoder_hidden 和 encoder_outputs,输出一个加权的 context 向量。其中,decoder_hidden 为解码器当前时间步的隐藏状态,encoder_outputs 为编码器所有时间步的输出,也就是编码器的隐状态序列。在实现中,首先将 decoder_hidden 扩展成与 encoder_outputs 相同形状,然后将 encoder_outputs 进行一次线性变换,得到一个新的张量,再与 decoder_hidden 逐元素相乘,得到一个临时的得分向量。对临时得分向量进行 softmax 操作,得到每个位置的注意力权重,再将 encoder_outputs 与注意力权重相乘,得到加权的 context 向量。最后将 context 向量和 decoder_hidden 拼接在一起,再进行一次线性变换,得到最终的输出向量。
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